中国公司在联合国展示AI减负：给机器人装类脑

背景

全球 AI 产业长期遵循“堆算力、堆数据、重能耗”的发展路径，模型规模与计算资源的需求呈指数级膨胀。随着大模型进入更复杂的具身智能（Embodied AI）场景，机器人对实时性、功耗和部署成本的要求愈发严苛，传统 VLA（Vision-Language-Action）模型的高延迟、高功耗问题逐渐成为瓶颈。与此同时，数据与能源的有限性也让行业开始反思：是否必须通过无限增加资源投入来换取智能水平的提升？

在此背景下，来自中国粤港澳大湾区的企业智平方科技（SmartAcre Technology），选择在纽约联合国总部给出了一条截然不同的技术路线：放弃对算力的过度依赖，转而从人脑机制中寻找更高效、更可持续的“机器人大脑”方案。

核心内容

2025 年（原文未明确年份，但根据上下文推测为近期）在联合国开源周（UN Open Source Week）现场，智平方科技海外与生态副总裁 Kristine Mo 与图灵奖得主 Yann LeCun（杨立昆）同台交流，正式展示了全球首个原创类脑大模型 NeuroVLA，以及配套的一站式开源平台 AlphaBrain Platform。

NeuroVLA 的核心创新在于借鉴人类大脑“皮层—小脑—脊髓”三层协同机制，重新设计了机器人感知、决策与运动执行的架构。传统 VLA 模型将所有任务交由单一大型神经网络处理，导致计算延迟高、功耗大；而 NeuroVLA 将认知推理（皮层层）、精细运动控制（小脑层）和基础反射（脊髓层）分层解耦，使各层级可以按需分配计算资源。

具体技术效果方面：

• 运动抖动降低 75% 以上：通过小脑层对运动控制的专门优化，机器人执行动作时稳定性大幅提升。
• 脊髓层平均功耗低至 0.4 瓦：底层反射动作不再依赖大模型推理，仅需极低功耗的专用电路即可完成。
• 更少的数据完成学习与决策：由于结构化的分层学习机制，NeuroVLA 不需要海量数据就能实现有效的泛化。

此外，智平方科技选择在联合国这一最高国际舞台上开源 NeuroVLA 与 AlphaBrain Platform，旨在将这套架构开放给全球开发者社区，推动类脑智能技术的共建。

关键要点

• 架构创新替代资源堆叠：NeuroVLA 不通过增加算力或数据规模来提升性能，而是从人脑的三层协同机制中获取灵感，实现“减负”式智能跃迁。
• 显著降低功耗与延迟：脊髓层仅需 0.4 瓦功耗，运动抖动降低 75% 以上，解决了传统 VLA 模型在实时机器人控制中的关键痛点。
• 开源策略推动生态共建：NeuroVLA 及 AlphaBrain Platform 在联合国开源周上首次开源，面向全球开发者和研究者，降低了类脑智能技术的使用门槛。
• 中国具身智能企业的差异化路线：智平方跳出西方主导的算力竞赛框架，探索一条更可持续的“换道超车”路径，其创始人郭彦东此前在夏季达沃斯论坛上曾指出“如果所有人都走同样的大模型路线，需要 10 倍的数据和 10 倍的电力，但现实世界没有无限资源”。
• 在联合国平台引起关注：与图灵奖得主 Yann LeCun 同台交流，表明该技术已获得国际顶级学术界的关注与认可。

意义与影响

NeuroVLA 的发布标志着中国在具身智能领域首次提出了一套完整的、有别于主流大模型范式的原创技术方案。其“类脑”分层架构不仅从工程层面解决了机器人大脑的高功耗与高延迟问题，更从方法论层面挑战了“暴力美学”式的 AI 发展逻辑——智能的进化不一定需要无限的数据与能源，结构创新同样可以带来质的飞跃。

对于全球 AI 产业而言，NeuroVLA 提供了一种可落地的“减负”思路：在机器人、边缘设备等对功耗和实时性要求极高的场景，类脑分层模型可能比传统端到端大模型更具竞争力。同时，开源策略将加速全球开发者对类脑架构的探索，可能催生出一系列基于 NeuroVLA 的机器人应用。

从更宏观的视角看，中国企业在联合国舞台上展示并开源原创技术，传递出明确的信号：中国具身智能企业不再只是西方技术路线的追随者，而是有能力提出“中国解法”并为全球 AI 可持续发展贡献力量。这不仅是技术层面的突破，也是国际科技话语权的一次主动构建。